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Bioestadística
Tema 5: Modelos probabilísticos
Bioestadística. U. Málaga.
Tema 5: Modelos probabilísticos
1
Variable aleatoria

El resultado de un experimento aleatorio puede ser
descrito en ocasiones como una cantidad numérica.

En estos casos aparece la noción de variable aleatoria

Función que asigna a cada suceso un número.

Las variables aleatorias pueden ser discretas o
continuas (como en el primer tema del curso).

En las siguientes transparencias vamos a recordar
conceptos de temas anteriores, junto con su nueva
designación. Los nombres son nuevos. Los conceptos
no.
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2
Función de probabilidad (V. Discretas)

Asigna a cada posible valor
de una variable discreta su
probabilidad.


Recuerda los conceptos de
frecuencia relativa y diagrama de
barras.
Ejemplo
 Número
de caras al lanzar 3
monedas.
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40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
0
1
2
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3
3
Función de densidad (V. Continuas)

Definición

Es una función no negativa de integral 1.


Piénsalo como la generalización del
histograma con frecuencias relativas para
variables continuas.
¿Para qué lo voy a usar?

Nunca lo vas a usar directamente.
 Sus valores no representan probabilidades.
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4
¿Para qué sirve la f. densidad?

Muchos procesos aleatorios vienen descritos por variables de forma
que son conocidas las probabilidades en intervalos.

La integral definida de la función de densidad en dichos intervalos
coincide con la probabilidad de los mismos.

Es decir, identificamos la probabilidad de un intervalo con el área bajo
la función de densidad.
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5
Función de distribución

Es la función que asocia a cada valor de una
variable, la probabilidad acumulada
de los valores inferiores o iguales.


Piénsalo como la generalización de las
frecuencias acumuladas. Diagrama integral.

A los valores extremadamente bajos les corresponden
valores de la función de distribución cercanos a cero.

A los valores extremadamente altos les corresponden
valores de la función de distribución cercanos a uno.
Lo encontraremos en los artículos y aplicaciones en forma
de “p-valor”, significación,…

No le deis más importancia a este comentario ahora. Ya
os irá sonando conforme avancemos.
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6
¿Para qué sirve la f. distribución?

Contrastar lo anómalo de una observación concreta.



Sé que una persona de altura 210cm es “anómala” porque la función de
distribución en 210 es muy alta.
Sé que una persona adulta que mida menos de 140cm es “anómala” porque
la función de distribución es muy baja para 140cm.
Sé que una persona que mida 170cm no posee una altura nada extraña pues
su función de distribución es aproximadamente 0,5.

Relaciónalo con la idea de cuantil.

En otro contexto (contrastes de hipótesis) podremos observar unos
resultados experimentales y contrastar lo “anómalos” que son en
conjunto con respecto a una hipótesis de terminada.

Intenta comprender la explicación de clase si puedes. Si no, ignora esto
de momento. Revisita este punto cuando hayamos visto el tema de
contrastes de hipótesis.
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Valor esperado y varianza de una v.a. X

Valor esperado
 Se
representa mediante E[X] ó μ
 Es el equivalente a la media


Más detalles: Ver libro.
Varianza
 Se
representa mediante VAR[X] o σ2
 Es el equivalente a la varianza
 Se llama desviación típica a σ

Más detalles: Ver libro.
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8
Algunos modelos de v.a.


Hay v.a. que aparecen con frecuencia en las Ciencias
de la Salud.

Experimentos dicotómicos.
 Bernoulli

Contar éxitos en experimentos dicotómicos repetidos:
 Binomial
 Poisson (sucesos raros)

Y en otras muchas ocasiones…
 Distribución normal (gaussiana, campana,…)
El resto del tema está dedicado a estudiar estas
distribuciones especiales.
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Distribución de Bernoulli

Tenemos un experimento de Bernoulli si al realizar un
experimentos sólo son posibles dos resultados:

X=1 (éxito, con probabilidad p)
 X=0 (fracaso, con probabilidad q=1-p)

Lanzar una moneda y que salga cara.


Elegir una persona de la población y que esté enfermo.


p=1/1000 = prevalencia de la enfermedad
Aplicar un tratamiento a un enfermo y que éste se cure.


p=1/2
p=95%, probabilidad de que el individuo se cure
Como se aprecia, en experimentos donde el resultado
es dicotómico, la variable queda perfectamente
determinada conociendo el parámetro p.
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Ejemplo de distribución de Bernoulli.

Se ha observado estudiando 2000 accidentes de tráfico
con impacto frontal y cuyos conductores no tenían
cinturón de seguridad, que 300 individuos quedaron con
secuelas. Describa el experimento usando conceptos de
v.a.

Solución.

La noc. frecuentista de prob. nos permite aproximar la probabilidad de
tener secuelas mediante 300/2000=0,15=15%

X=“tener secuelas tras accidente sin cinturón” es variable de Bernoulli
 X=1 tiene probabilidad p ≈ 0,15
 X=0 tiene probabilidad q ≈ 0,85
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Ejemplo de distribución de Bernoulli.

Se ha observado estudiando 2000 accidentes de tráfico
con impacto frontal y cuyos conductores sí tenían
cinturón de seguridad, que 10 individuos quedaron con
secuelas. Describa el experimento usando conceptos de
v.a.

Solución.

La noc. frecuentista de prob. nos permite aproximar la probabilidad de
quedar con secuelas por 10/2000=0,005=0,5%

X=“tener secuelas tras accidente usando cinturón” es variable de
Bernoulli
 X=1 tiene probabilidad p ≈ 0,005
 X=0 tiene probabilidad q ≈ 0,995
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Observación

En los dos ejemplos anteriores hemos visto cómo enunciar los
resultados de un experimento en forma de estimación de
parámetros en distribuciones de Bernoulli.


Sin cinturón: p ≈ 15%
Con cinturón: p ≈ 0,5%

En realidad no sabemos en este punto si ambas cantidades son
muy diferentes o aproximadamente iguales, pues en otros estudios
sobre accidentes, las cantidades de individuos con secuelas
hubieran sido con seguridad diferentes.

Para decidir si entre ambas cantidades existen diferencias
estadísticamente significativas necesitamos introducir conceptos
de estadística inferencial (extrapolar resultados de una muestra a
toda la población).

Es muy pronto para resolver esta cuestión ahora. Esperemos a las
pruebas de X2.
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Distribución binomial

Función de probabilidad
 n  k nk
P[ X  k ]    p q , 0  k  n
k 

Problemas de cálculo si n es grande y/o p cercano a 0 o 1.

Media: μ =n p

Varianza: σ2 = n p q
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Distribución Binomial

Si se repite un número fijo de veces, n, un experimento de
Bernoulli con parámetro p, el número de éxitos sigue una
distribución binomial de parámetros (n,p).

Lanzar una moneda 10 veces y contar las caras.


Lanzar una moneda 100 veces y contar las caras.



Bin(n=10,p=1/2)
Bin(n=100,p=1/2)
Difícil hacer cálculos con esas cantidades. El modelo normal será más adecuado.
El número de personas que enfermará (en una población de 500.000
personas) de una enfermedad que desarrolla una de cada 2000
personas.

Bin(n=500.000, p=1/2000)
 Difícil hacer cálculos con esas cantidades. El modelo de Poisson será más
adecuado.
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“Parecidos razonables”

Aún no conocéis la
distribución normal, ni de
Poisson.

De cualquier forma ahí tenéis
la comparación entre valores
de p no muy extremos y una
normal de misma media y
desviación típica, para
tamaños de n grandes (n>30).

Cuando p es muy pequeño es
mejor usar la aproximación
del modelo de Poisson.
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Distribución de Poisson




También se denomina de sucesos raros.
Se obtiene como aproximación de una
distribución binomial con la misma media, para
‘n grande’ (n>30) y ‘p pequeño’ (p<0,1).
Queda caracterizada por un único parámetro μ
(que es a su vez su media y varianza.)
Función de probabilidad:
P[ X  k ]  e  
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k
k!
, k  0,1,2,...
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Ejemplos de variables de Poisson

El número de individuos que será atendido un día cualquiera en el
servicio de urgencias del hospital clínico universitario.


En Málaga hay 500.000 habitantes (n grande)
La probabilidad de que cualquier persona tenga un accidente es pequeña,
pero no nula. Supongamos que es 1/10.000
 Bin(n=500.000,p=1/10.000) ≈ Poisson(μ=np=50)

Sospechamos que diferentes hospitales pueden tener servicios de
traumatología de diferente “calidad” (algunos presentan pocos, pero
creemos que aún demasiados, enfermos con secuelas tras la
intervención). Es dificil compararlos pues cada hospital atiende
poblaciones de tamaños diferentes (ciudades, pueblos,…)

Tenemos en cada hospital n, nº de pacientes atendidos o nº individuos de la
población que cubre el hospital.
 Tenemos p pequeño calculado como frecuencia relativa de secuelas con
respecto al total de pacientes que trata el hospital, o el tamaño de la
población,…
 Se puede modelar mediante Poisson(μ=np)
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Distribución normal o de Gauss

Aparece de manera natural:
 Errores
de medida.
 Distancia de frenado.
 Altura, peso, propensión al crimen…
 Distribuciones binomiales con n grande (n>30) y ‘p ni
pequeño’ (np>5) ‘ni grande’ (nq>5).


Está caracterizada por dos parámetros: La media, μ,
y la desviación típica, σ.
2
Su función de densidad es:
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1
f ( x) 
e
 2
1  x 
 

2  
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N(μ, σ): Interpretación
geométrica

Podéis interpretar la
media como un factor
de traslación.

Y la desviación típica
como un factor de
escala, grado de
dispersión,…
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N(μ, σ): Interpretación probabilista

Entre la media y una
desviación típica
tenemos siempre la
misma probabilidad:
aprox. 68%

Entre la media y dos
desviaciones típicas
aprox. 95%
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Algunas características

La función de densidad es simétrica, mesocúrtica y unimodal.

Media, mediana y moda coinciden.

Los puntos de inflexión de la fun. de densidad están a distancia σ de μ.

Si tomamos intervalos centrados en μ, y cuyos extremos están…



a distancia σ,
a distancia 2 σ,
a distancia 2’5 σ
 tenemos probabilidad 68%
 tenemos probabilidad 95%
 tenemos probabilidad 99%

No es posible calcular la probabilidad de un intervalo simplemente usando
la primitiva de la función de densidad, ya que no tiene primitiva
expresable en términos de funciones ‘comunes’.

Todas las distribuciones normales N(μ, σ), pueden ponerse mediante una
traslación μ, y un cambio de escala σ, como N(0,1). Esta distribución
especial se llama normal tipificada.

Justifica la técnica de tipificación, cuando intentamos comparar individuos
diferentes obtenidos de sendas poblaciones normales.
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Tipificación

Dada una variable de media μ y desviación típica σ, se denomina
valor tipificado,z, de una observación x, a la distancia (con signo) con
respecto a la media, medido en desviaciones típicas, es decir
z
x


En el caso de variable X normal, la interpretación es clara: Asigna a
todo valor de N(μ, σ), un valor de N(0,1) que deja exáctamente la
misma probabilidad por debajo.

Nos permite así comparar entre dos valores de dos distribuciones
normales diferentes, para saber cuál de los dos es más extremo.
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Ejemplo

Se quiere dar una beca a uno de dos estudiantes de sistemas educativos
diferentes. Se asignará al que tenga mejor expediente académico.



El estudiante A tiene una calificación de 8 en un sistema donde la calificación de los
alumnos se comporta como N(6,1).
El estudiante B tiene una calificación de 80 en un sistema donde la calificación de los
alumnos se comporta como N(70,10).
Solución

zA 
No podemos comparar directamente 8 puntos de A frente a los 80 de B, pero como
ambas poblaciones se comportan de modo normal, podemos tipificar y observar las
puntuaciones sobre una distribución de referencia N(0,1)
xA   A
86

2
1
A
xB   B 80  70
zB 

1
B
10

Como ZA>ZB, podemos decir que el porcentaje de compañeros del mismo sistema de
estudios que ha superado en calificación el estudiante A es mayor que el que ha
superado B. Podríamos pensar en principio que A es mejor candidato para la beca.
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¿Por qué es importante la distribución normal?

Las propiedades que tiene la distribución normal son
interesantes, pero todavía no hemos hablado de por qué
es una distribución especialmente importante.

La razón es que aunque una v.a. no posea distribución
normal, ciertos estadísticos/estimadores calculados
sobre muestras elegidas al azar sí que poseen una
distribución normal.

Es decir, tengan las distribución que tengan nuestros
datos, los ‘objetos’ que resumen la información de una
muestra, posiblemente tengan distribución normal (o
asociada).
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Veamos aparecer la distribución normal

Como ilustración
mostramos una variable
que presenta valores
distribuidos más o menos
uniformemente sobre el
intervalo 150-190.

Como es de esperar la
media es cercana a 170.
El histograma no se
parece en nada a una
distribución normal con la
misma media y
desviación típica.
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



A continuación elegimos
aleatoriamente grupos de 10
observaciones de las anteriores y
calculamos el promedio.
Para cada grupo de 10 obtenemos
entonces una nueva medición, que
vamos a llamar promedio muestral.
Observa que las nuevas cantidades
están más o menos cerca de la
media de la variable original.
Repitamos el proceso un número
elevado de veces. En la siguiente
transparencia estudiamos la
distribución de la nueva variable.
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Muestra
1ª
2ª
3ª
185
190
179
174
169
163
167
170
167
160
159
152
172
179
178
183
175
183
188
159
155
178
152
165
152
185
185
175
152
152
173
169
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168 …
27

La distribución de los promedios
muestrales sí que tiene distribución
aproximadamente normal.

La media de esta nueva variable
(promedio muestral) es muy parecida a la
de la variable original.

Las observaciones de la nueva variable
están menos dispersas. Observa el
rango. Pero no sólo eso. La desviación
típica es aproximadamente ‘raiz de 10’
veces más pequeña. Llamamos error
estándar a la desviación típica de esta
nueva variable.

Nada de lo anterior es casualidad.
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Teorema central del límite

Dada una v.a. cualquiera, si extraemos muestras de
tamaño n, y calculamos los promedios muestrales, entonces:

dichos promedios tienen distribución aproximadamente normal;

La media de los promedios muestrales es la misma que la de la variable
original.

La desviación típica de los promedios disminuye en un factor “raíz de n”
(error estándar).

Las aproximaciones anteriores se hacen exactas cuando n tiende a infinito.

Este teorema justifica la importancia de la distribución normal.

Sea lo que sea lo que midamos, cuando se promedie sobre una muestra
grande (n>30) nos va a aparecer de manera natural la distribución normal.
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29
Distribuciones asociadas a la normal

Cuando queramos hacer inferencia estadística hemos visto que la
distribución normal aparece de forma casi inevitable.

Dependiendo del problema, podemos encontrar otras (asociadas):



X2 (chi cuadrado)
t- student
F-Snedecor

Estas distribuciones resultan directamente de operar con distribuciones
normales. Típicamente aparecen como distribuciones de ciertos
estadísticos.

Veamos algunas propiedades que tienen (superficialmente). Para más
detalles consultad el manual.

Sobre todo nos interesa saber qué valores de dichas distribuciones son
“atípicos”.

Significación, p-valores,…
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Chi cuadrado

Tiene un sólo parámetro
denominado grados de libertad.

La función de densidad es
asimétrica positiva. Sólo tienen
densidad los valores positivos.

La función de densidad se hace
más simétrica incluso casi
gausiana cuando aumenta el
número de grados de libertad.

Normalmente consideraremos
anómalos aquellos valores de la
variable de la “cola de la
derecha”.
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31
T de student

Tiene un parámetro denominado
grados de libertad.

Cuando aumentan los grados de
libertad, más se acerca a N(0,1).

Es simétrica con respecto al cero.

Se consideran valores anómalos los
que se alejan de cero (positivos o
negativos).
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32
F de Snedecor

Tiene dos parámetros
denominados grados de
libertad.

Sólo toma valores
positivos. Es asimétrica.

Normalmente se consideran
valores anómalos los de la
cola de la derecha.
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33
¿Qué hemos visto?

En v.a. hay conceptos equivalentes a los de temas
anteriores





Función de probabilidad  Frec. Relativa.
Función de densidad  histograma
Función de distribución  diagr. Integral.
Valor esperado  media, …
Hay modelos de v.a. de especial importancia:




Bernoulli
Binomial
Poisson
Normal




Propiedades geométricas
Tipificación
Aparece tanto en problemas con variables cualitativas (dicotómicas,
Bernoulli) como numéricas
Distribuciones asociadas



T-student
X2
F de Snedecor
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